?經常有同學問：數據分析師成長是否有軌跡可循？從我自身體驗+服務過大量企業情況來看，數據分析師成長是有路線的，只不過不同的企業給到數據分析師的成長天花板不同，所以大家感受才差異明顯。

總的來看，可以分為五個階段

階段1：取數階段

SQL Boy是數據分析師們必經階段，所謂“猛將發于行伍，宰相起于州縣”，正是此理。因為真正工作中取數，并不是對著一個清洗好的大寬表寫sql那么簡單。

為了提高數據質量，確保取數正確，有很多很多繁瑣的工作要做：了解數據口徑，了解產生數據的業務系統&業務流程，了解數據庫設計，設計合理的埋單需求，要檢查數據質量，要了解人工填報錯漏背后真實原因……繁瑣、糾結、復雜，都是工作常態。

這些枯燥的工作，是產品經理、運營們不會經歷的，也是數據分析師獨有的歷練。正是在這個艱難的過程中，數據分析師的業務認知、透過數據看業務的能力、對數據的操作能力能有長足的積累，從而為后續提升打下堅實的基礎。

當然，SQL Boy本身也被吐槽得很厲害，人人都討厭當“人肉取數機”。不過這不是取數本身的錯，而是很多企業僅僅讓數據分析停留在這個階段，沒有規劃更長遠的發展道路，換個公司就能解決問題。

階段2：需求階段

“給我一個數，下班前要，快點”——這是要求。

“我們在本月新上一個活動，需要監控效果”——這是需求。

滿足業務的需求而非要求，是數據分析師獲得認可，獨當一面工作的重要一步。很多公司在招聘“高級數據分析師”的時候，“高級”倆字主要就看：能不能自己搞掂業務方需求。能搞掂需求，就不需要事事等著領導安排；就不需要讓業務反復提數還不滿意；就有機會想到業務前頭，找到更多合作機會。

從要求到需求，一字之差，卻意味著很多相關能力的提升。你不能埋頭苦干，業務說啥就跑啥數，這樣總是被業務牽著鼻子團團轉。你不能等著領導一件件教，常見的銷售、運營、產品、供應、生產需要看啥指標，有啥分析維度，自己的心里有數。

你得主動溝通，提出方案引導業務，把零散的需求合并成可以固定監控的報表。這樣才能達成滿足需求，體現工作業績的目的。這需要在數據認知、業務認知、溝通能力上都有進步。

在一些部門關系融洽，數據和業務好的公司，這一步很容易實現。但有些公司就難了，公司缺少合作氛圍，只把數據分析師當人肉取數機。如果身陷這種環境，做數據的同學一定要勇于突破，換個好一些的公司，不然，很容易長年累月生悶氣，又沒啥進步。

階段3：分析階段

注意！并非所有的業務需求，都需要分析，很多需求就是簡單的“監控下數據”。但是能體現數據分析師價值的，一定是分析型的需求。通過分析問題，讓領導們覺得數據分析有用，這才有進一步晉升機會。

凡是經歷過從0到1建立數據部門，或者從1到10壯大數據部門的同學，都會對此深有感觸。領導們在思考問題的時候，想到請數據組長過來聊一聊，想到問一下數據的建議，比什么KPI/OKR考核，都能更快促成升職加薪。

在這個階段，經常要面臨理論與實際、理想與現實的沖突，比如：

明明數據采集很少，老板們卻希望“深入分析”。

明明沒有科學抽樣，老板們卻希望“做出合理評估”。

明明有問題暴露，老板們卻希望“結果呈現好一點”。

為了滿足需求，經常需要分析組組長/經理們反復橫跳。往往是先努力學習統計學、算法等知識，努力收集同行、同業做法，然后再對著自己公司破爛不堪的數據想辦法，然后再“心領神會”地接受老板旨意，想辦法滿足老板們靠譜/不靠譜的需求。

很多理想主義者會倒在這一關，吐槽老板們不靠譜，吐槽上位的同事只會忽悠，覺得自己一身真才實學沒地方發揮。注意！跳槽并不能解決這一階段的問題，即使換個公司，也很難保證數據質量100%好，老板100%懂得并遵守統計學、算法的規定。這一階段必須得自己思想先開悟才能挺過去。

階段4：價值階段

幾乎所有公司的數據部門的領導，都面臨過這種靈魂拷問：

“你分析的有什么用？”

“你的工作績效怎么考核？”

“你對整個公司的發展貢獻了啥？”

當初求數像條狗，看到報告嫌人丑，是非常真實的從業狀態。作為數據分析師，想要進一步讓業務認可，光靠ppt和excel輸出是不夠的。必須得打造幾個固定的價值點，有自己的產品輸出才行。

這個階段很考驗數據部門領導的項目運作能力（畫餅能力）。找熱點話題，引導老板們表達需求，把數據產出向“數字化轉型”“數據賦能”“數據化管理”等熱點上蹭，和業務部門搞好關系，多收表揚信，相互吹捧體現價值，都是基本操作。

這個階段，“如何包裝數據產品”與“如何提升客戶體驗”是兩個關鍵話題。包裝數據產品，可以結合不同時間段的熱點話題，比如趁中臺概念火，就搞CDP+MA數字化運營，比如趁著大家喊“數字化轉型”，先把“戰情觀察室”“管理駕駛倉”等BI項目上了，比如趁數據賦能火，把移動端報表上了。用工具替代臨時取數，后邊寫績效才有保證。

提升客戶體驗，則要先清晰目標客戶是誰。大老板、業務部門領導、一線是三類完全不同的群體。往往對上要多講同業先進概念，畫大餅。對業務和一線，則是找他們最關心的話題，做利益交換：數據證明業務做得好，業務證明數據產品有用。這里有很多細節操作可以講，大家感興趣的話，后續可以單獨起一篇。

階段5：管理階段

經歷了前四個階段，實際上已經能在公司里混到數據部門領導了，只不過不同公司數據團隊規模有差異，因此管轄權限會有區別。作為部門管理者，除了專業能力外，常規的管理方法也要有一定掌握。這個話題展開就大了，這里先不多說。

但是，并非所有的數據部門領導，都是走數據分析線升上來的。在我合作過的客戶里，有一類是走業務線過來的，比如戰略發展部/市場部，或者干脆是空降的。這一類領導往往在向上管理，在滿足老板需求上很得心應手，但在服務其他部門，落地數據產品上較弱。

另一類則是走IT線過來的，比如做數倉、做業務系統起家的，這些人落地能力強，但向上管理，畫餅能力都有待提升。也正是因此，我才有生意做，嘿嘿。

所以作為數據從業者，始終需要技術與業務并進。從取數到做項目，從做項目到做產品，從做產品到做管理的提升，不斷地為公司創造價值，增強老板們體驗，就能不斷讓自己進步，爭取更多升職加薪機會。

講到這里，肯定有同學想問：那每個階段，需要掌握哪些軟硬技能呢？?